BAB IV METODE PENELITIAN
4.1. Jenis Desain Penelitian Rancangan atau desain penelitian umumnya terbagi atas 3 (tiga) bentuk, yaitu penelitian eksploratif (explorative research), penelitian deskriptif (descriptive research) dan penelitian penjelasan (explanatory research) (Tahir, 2011:03). Penelitian eksploratif adalah jenis penelitian yang berusaha mencari ide-ide atau hubungan-hubungan yang baru. Sedangkan penelitian deskriptif merupakan penelitian yang bertujuan menguraikan sifat-sifat atau karakteristik dari suatu fenomena tertentu. Terakhir, penelitian explanatory adalah penelitian yang bertujuan menganalisis hubungan-hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lainnya. Berdasarkan pengelompokan tersebut, maka penelitian ini termasuk penelitian deskriptif karena penelitian ini bermaksud mendeskripsikan hubungan kausal antar variabel melalui pengujian hipotesis.
4.2. Ruang Lingkup/Fokus Penelitian Fokus dalam penelitian kuantitatif berkaitan erat dengan masalah yang dirumuskan dan dijadikan acuan dalam penentuan fokus penelitian. Dalam hal ini fokus utamanya adalah tingkat keberhasilan manajemen yang dilihat dari sisi kepemimpinan dan budaya organisasi serta hubungan antara karakteristik pimpinan unit kerja terhadap kinerja karyawan PT. Bank Muamalat Indonesia, Tbk. Penentuan fokus penelitian ini dilakukan dengan maksud untuk membatasi
72
73
studi kuantitatif, sekaligus membatasi peneliti guna memilih mana data yang relevan dan mana pula yang tidak (Moleong, 2002:237). Fokus penelitian ini saling terkait, kelompok fokus yang dipakai jika didasarkan pada pendapat Nawawi (2000:88) adalah untuk menyusun indikator yang relevan untuk pengumpulan data (membedakan indikator penting dengan yang tidak penting) dan untuk memproduksi data serta untuk menjawab pertanyaan riset itu sendiri.
4.3. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di Kantor Pusat PT. Bank Muamalat Indonesia, Tbk. yang bertempat di Jalan Jendral Sudirman, Jakarta Pusat.
4.4. Pendekatan Penelitian Penelitian ini merupakan suatu kegiatan yang dilakukan secara terencana dan sistematis untuk mendapatkan jawaban pemecahan masalah terhadap fenomena-fenomena tertentu. Berdasarkan
tujuan penelitian yang telah
ditetapkan, maka pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Penelitian kuantitatif menurut Margono (2004:105) adalah suatu proses menemukan pengetahuan yang menggunakan data berupa angka sebagai alat menemukan keterangan mengenai apa yang ingin kita ketahui.
74
4.5. Variabel Penelitian 4.5.1. Definisi Operasional Adapun definisi operasional dalam penelitian ini adalah terbagi 3 (tiga) variabel penelitian yaitu: 1. Variabel Bebas / Independent Variable Pada penelitian ini yang menjadi Variabel Bebas adalah Kepemimpinan Transformasional dan Transaksional yang diterapkan pada Kantor Pusat PT. Bank Muamalat Indonesia, Tbk. 2. Variabel Terikat / Dependent Variable Pada penelitian ini yang menjadi Variabel Terikat adalah Kinerja Karyawan pada Kantor Pusat PT. Bank Muamalat Indonesia, Tbk. 3. Variabel Antara / Variable Intervening Pada penelitian ini yang menjadi variabel Intervening adalah Budaya Organisasi pada Kantor Pusat PT. Bank Muamalat Indonesia, Tbk.
Dalam pengukurannya peneliti menggunakan skala Likert. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiyono, 2009:93) Dari pengertian tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa skala Likert dapat digunakan untuk mengukur sikap seseorang dengan menyatakan setuju atau tidak setuju terhadap subyek, objek atau kejadian tertentu.
75
4.5.1.1. Variabel Kepemimpinan Transformasional Kepemimpinan transformasional unit kerja adalah kompetensi Corporate Banking Director untuk melakukan perubahan - perubahan terhadap individu maupun organisasi dengan jalan memperbaiki karakter dari individu - individu maupun perusahaan yang dimulai dari Corporate Banking Director itu sendiri sebagai contoh atau model, dengan menerapkan dimensi perilaku: 1. Pengaruh Ideal. Pengaruh Ideal adalah perilaku yang menbangkitkan emosi dan identifikasi yang kuat dari pengikut terhadap pemimpin. 2. Stimulasi
Intelektual.
Stimulasi
Intelektual
adalah
perilaku
yang
meningkatkan kesadaran pengikut akan permasalahan dan mempengaruhi para pengikut untuk memandang masalah dari perspektif yang baru. 3. Pertimbangan Individual (Bass,1985 dalam Yukl: 2007).
Pertimbangan
Individual meliputi pemberian dukungan dorongan dan pelatihan bagi pengikut. 4. Motivasi Inspirasional. Sebuah revisi dari teori di atas telah menambahkan perilaku transformasional lainnya yang disebut “motivasi inspirasional” yang meliputi penyampaian visi yang menarik, dengan menggunakan simbol untuk memfokuskan upaya bawahan, dan membuat model perilaku yang tepat. 4.5.1.2. Variabel Kepemimpinan Transaksional Dalam kepemimpinan transaksional tercipta hubungan mutualisme dan kontribusi kedua belah pihak akan memperoleh imbalan (Bass et.al.,2003; Humphreys, 2002). Formulasi awal dari teori Kepemimpinan Transaksional meliputi dua jenis perilaku transaksional yaitu:
76
1. Imbalan Kontingen (Contingent Reward) Karakter Contingent Reward akan menjelaskan tujuan dan sasaran yang hendak dicapainya dan mengarahkan bawahan untuk mencapainya. Besar kecilnya imbalan (reward) akan tergantung pada (contingent) sejauh mana bawahan mencapai tujuan dan sasaran tersebut (Bass et al., 2003; Humphreys (2002). 2. Manajemen berdasarkan penyimpangan (management by exception). Pemimpin transaksional berkarakter manajemen berdasarkan penyimpangan (management by exception) dapat dibagi lagi kedalam dua sifat, yaitu aktif dan pasif. Manajemen aktif berdasarkan penyimpangan, yaitu perilaku kepemimpinan yang berhubungan dengan penghargaan meliputi klarifikasi pekerjaan yang dibutuhkan untuk mendapatkan penghargaan dan insentif dalam rangka mempengaruhi motivasi. Manajemen pasif berdasarkan penyimpangan meliputi penggunaan hukuman yang berhubungan dengan tindakan korektif lainnya sebagai respons atas penyimpangan dari standard kinerja yang diterima. (Bass & Avolio dalam Yukl 2007). Perilaku ini didefinisikan dalam hal mencari kesalahan dan melaksanakan peraturan untuk menghindari kesalahan. 4.5.1.3. Variabel Budaya Organisasi Menurut Denison, Budaya perusahaan adalah suatu istilah yang muncul untuk mengartikan variabel-variabel perilaku yang menarik banyak penelitian. Budaya itu sendiri mengacu pada nilai keyakinan dan prinsip-prinsip yang ada sebagai dasar untuk mengelola perusahaan. Denison (2003), mengembangkan model budaya organisasi yang berakar pada penelitian tentang bagaimana budaya
77
mempengaruhi kinerja organisasi, dan difokuskan pada sifat-sifat budaya yang mempunyai pengaruh kunci pada kinerja bisnis. Model Budaya Organisasi tersebut didasarkan pada empat sifat budaya yaitu : 1. Involvement (Keterkaitan) 2. Consistency (Konsistensi) 3. Adaptability (Adaptabilitas) 4. Mission (Misi). 4.1.5.4. Variabel Kinerja Karyawan Kinerja Karyawan merupakan proses organisasi yang mengevaluasi hasil kerja karyawan terhadap pekerjaannya. Esensinya, supervisor dan karyawan secara formal melakukan evaluasi terus menerus. Kebanyakan mereka mengacu pada kinerja sebelumnya dan mengevaluasi untuk mengetahui apa yang akan dilakukan selanjutnya. Menurut Dessler (2006:331-333) dimensi perilaku pada variabel Kinerja Karyawan ada 8, yaitu: 1. Pemahaman Pekerjaan/Kompetensi 2. Kualitas/Kuantitas Kerja 3. Perencanaan Organisasi. 4. Inisiatif/Komitmen. 5. Penyelesaian Masalah/Kreatifitas. 6. Kerja Tim dan Kerja Sama. 7. Kemampuan Berhubungan dengan Orang Lain. 8. Komunikasi.
78
4.5.2.
Instrumen Penelitian Tabel 4.1 Instrumen Penelitian Variabel
Dimensi
Indikator
Pengaruh ideal / Idealized Influence (behavioral)
Kepemimpinan Transformasional
Penghargaan Berhubungan/ Idealized Influence (Attribruted)
Motivasi Inspirasional /Inspirational motivation
Stimulasi Intelektual /Intelectual Stimulation
Pertimbangan Individual/ Individual Consideration
Sumber: Yukl (2007)
Mempertimbangkan konsekuansi moral dan etika dalam mengambil keputusan. Menjelaskan/menunjukkan pentingnya memiliki perasaan terhadap suatu tujuan kuat. Tidak mementingkan diri sendiri, melainkan melakukan segala sesuatu demi kebaikan group atau kelompok. Bertindak dengan cara yang membuat orang lain respek kepadanya. Menunjukkan keyakinan bahwa tujuan-tujuan akan tercapai. Selalu berbicara dengan antusias mengenai apa yang harus diselesaikan. Mencari perspektif yang berbeda ketika menyelesaikan permasalahan. Memberi kesempatan kepada saya untuk melihat permasalahan dari berbagai sudut pandang. Meluangkan waktu untuk mengajari dan memberi bimbingan (coaching) kepada anak buah. Membantu bawahan untuk mengembangkan kekuatankekuatan dimiliki.
79
Variabel
Dimensi
Indikator
Imbalan Kontingen/ Contingent Reward
Kepemimpinan Transaksional
Manajemen berdasarkan penyimpangan (Aktif)
Manajemen berdasarkan penyimpangan (Pasif)
Sumber: Yukl (2007)
Mendiskusikan dalam situasi yang spesifik siapa yang harus bertanggungjawab dalam pencapaian target-target kinerja. Membuat jelas tentang apa yang bisa diharapkan oleh seseorang (imbalannya) ketika tujuan-tujuan kinerja tercapai. Selalu merekam semua kesalahan-kesalahan. Menaruh perhatian pada halhal yang tidak biasa, kesalahan-kesalahan, penyimpanganpenyimpangan, dan ketidaksamaan dengan standar yang ada. Menunggu sampai sesuatu kesalahan terjadi, baru kemudian melakukan tindakan. Menunjukkan bahwa dia memiliki keyakinan “Jika segala sesuatu tidak rusak, ya tidak perlu diperbaiki”.
80
Variabel
Budaya Organisasi
Dimensi
Indikator
Adaptabilitas/ Adaptability
Creating Change / Kemampuan menciptakan perubahan. Customer Focus / Kemampuan untuk fokus pada pelanggan. Organisational Learning / Kemampuan organisasi untuk belajar.
Misi / Mission
Strategic direction & intent / Arah dan intensitas strategis. Goals & Objective / Tujuan dan sasaran Vision / Visi yang jelas.
Konsistensi / Consistency
Keterlibatan / Involvement
Sumber: Denison (2000)
Core Values / Nilai-nilai Inti. Agreement / Kesepakatan. Coordination & Integration/ Koordinasi dan Integrasi. Empowerment/ Pemberdayaan. Team Orientation / Orientasi Tim. Capability Development / Pengembangan Kemampuan
81
Variabel
Dimensi
Pemahaman Pekerjaan/ Kompetensi
Indikator
Menunjukkan pemahaman Menunjukkan keterampilan Memahami harapan pekerjaan Menunjukkan tanggung jawab Bertindak sebagai narasumber
Menyelesaikan tugas-tugas secara teliti, akurat, dan tepat waktu Menunjukkan perhatian pada tujuan Menangani berbagai tanggung jawab Optimalisasi waktu Menetapkan sasaran yang jelas Mengidentifikasi sumber daya Mencari pedoman Menunjukkan tanggung jawab pribadi Menawarkan bantuan Bekerja dengan pengawasan yang minimal Menunjukkan kesesuaian dengan jadwal kerja/harapan Mengidentifikasi dan menganalisis masalah
Kualitas /Kuantitas Kerja
Perencanaan Kinerja Karyawan (Y)
Organisasi
Inisiatif /Komitmen
Penyelesaian Masalah/
Kreativitas
Merumuskan alternatif pemecahan masalah Melakukan atau merekomendasikan tindakan yang sesuai Menindaklanjuti untuk memastikan masalah telah diselesaikan
82
Kerja
Tim
dan
Kerja Sama
Kemampuan Berhubungan dengan Orang Lain
Komunikasi
Menjaga keharmonisan dengan atasan, rekan kerja dan/atau bawahan Beradaptasi dalam kelompok Berbagi informasi dengan pihak lain Berhubungan secara efektif dan positif dengan atasan, rekan kerja, bawahan dan stakeholders lainnya Menunjukkan rasa menghargai kepada setiap individu Menyampaikan ide secara efektif baik lisan maupun tulisan Mendengarkan dengan hati-hati dalam mencari klarifikasi untuk memastikan pemahaman
Sumber: Dessler (2006:331-333)
4.6. Populasi dan Sampel Penelitian 4.6.1. Populasi Populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2002:72). Senada dengan itu, Arikunto (2006:130) mengemukakan bahwa populasi adalah “keseluruhan subjek penelitian”.
83
Populasi pada penelitian ini adalah seluruh karyawan junior officer pada kantor pusat PT. Bank Muamalat Indonesia, Tbk. sejumlah 205 orang dengan latar belakang pendidikan yang bervariasi dan tingkat pendidikan S1 hingga S2. 4.6.2. Sampel Sampel merupakan proses pemilihan beberapa obyek atau unsur dalam populasi untuk digunakan sebagai sampel yang akan diteliti sifat-sifatnya (Suparmoko, 2009:33). Metode pengambilan sampel pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik acak berstrata (stratified random sampling) yaitu dengan cara mengelompokan populasi ke dalam strata agar lebih homogen. Penyusunan strata ini dilakukan sebelum pengambilan sampel. Hal ini dimaksudkan agar supaya populasi yang terpilih sebagai sampel benar-benar mewakili seluruh populasi dan bukan mewakili salah satu kelompok atau strata saja. Sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini ditentukan berdasarkan rumus (Ferdinand, 2005): Jumlah Sampel = Jumlah variabel manifest dikalikan 5 sampai 10. Karena dalam penelitian ini terdapat 20 variabel manifest, maka jumlah sampel yang digunakan adalah: Sampel minimum = Jumlah variabel manifest x 5 = 20 x 5 = 100 Responden. Menurut Hair, dkk dalam Ferdinand (2005) menemukan bahwa ukuran sampel yang sesuai untuk SEM adalah antara 100 – 200 sampel. Dengan mengacu pada pendapat Hair maka jumlah sampel 100 Responden telah memenuhi syarat.
84
4.7. Jenis dan Sumber Data Jenis dan sumber data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer, menurut Narimawati (2008:98) data primer merupakan data yang berasal dari sumber asli atau pertama. Data ini tidak tersedia dalam bentuk terkompilasi ataupun dalam bentuk file-file. Data ini harus dicari melalui narasumber atau dalam istilah teknisnya responden, yaitu orang yang kita jadikan objek penelitian atau orang yang kita jadikan sebagai sarana mendapatkan informasi ataupun data.
4.8. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data pada penelitian ini berbentuk angket (kuesioner) dengan tingkat pengukuran ordinal, kategori jawaban terdiri atas lima tingkatan. Sugiyono (2001:135) menjelaskan bahwa: “Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawabnya.” Untuk analisis data secara kuantitatif, maka alternatif jawaban tersebut dapat diberi skor dari nilai 1 sampai 5 sebagai berikut: 1) Ada
lima
alternatif
jawaban
untuk
variabel
kepemimpinan
transformasional, kepemimpinan transaksional, dan Budaya Organisasi, yaitu: a.
1 =
Sangat Tidak Setuju
b.
2 =
Tidak Setuju
c.
3 =
Ragu – ragu
d.
4 =
Setuju
e.
5 =
Sangat Setuju
85
2) Ada lima alternatif jawaban untuk variabel kinerja karyawan kantor pusat, yaitu:
4.9.
a.
1 =
Sangat Buruk
b.
2 =
Buruk
c.
3 =
Kurang Baik
d.
4 =
Baik
e.
5 =
Sangat Baik
Uji Instrumen
4.9.1. Uji Reabilitas Uji reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang mempunyai indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dinyatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu (Ghozali, 2006). Pengukuran reliabilitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu : 1. Repeted measure atau pengukuran yaitu seseorang akan disodori pertanyaan yang sama pada waktu yang berbeda, dan kemudian dilihat apakah ia tetap konsisten dengan jawabannya. 2. One shot atau pengukuran sekali saja dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan yang lain atau mengukur korelasi antara jawaban dengan pertanyaan. Uji reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur yang dapat memberikan hasil yang relatif sama apabila dilakukan pengukuran kembali
86
pada subyek yang sama. Tingkat yang dapat diterima adalah sebesar 0,70, walaupun angka itu bukanlah suatu ukuran “mati” (Ferdinand, 2006). Untuk mendapatkan nilai tingkat reliabilitas dengan rumus : (𝛴 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔)2 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡 𝑅𝑒𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = (𝛴 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔)2 + ΣEj
Keterangan :
Standard loading diperoleh dari standardized loading untuk tiap indikator yang didapat dari hasil perhitungan AMOS (Versi 21)
ΣEj adalah measurement error dari tiap indikator.
Measurement dapat
diperoleh dari 1 - Standard loading 4.9.2. Variant Extract Pengukuaran variance extarct menunjukkan jumlah varian dari indikator yang diekstraksi oleh variabel laten yang dikembangkan. Nilai varian ekstrak yang dapat diterima adalah minimum 0,50 (Ferdinand, 2006). Persamaan untuk mendapatkan nilai varian ekstrak adalah : 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 𝐸𝑥𝑡𝑟𝑎𝑐𝑡 =
(𝛴 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔)2 (𝛴 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔)2 + ΣEj
Keterangan :
Standard loading diperoleh dari standardized loading untuk tiap indikator yang didapat dari hasil AMOS (versi 21).
ΣEj adalah measurement error dari tiap indikator. Measurement dapat diperoleh dari 1 - Standard loading.
87
4.9.3. Uji Validitas Uji validitas dilakukan untuk mengetahui apakah suatu instrumen alat ukur telah
menjalankan
fungsi
ukurnya.
Menurut
Sekaran
(2006)
validitas
menunjukkan ketepatan dan kecermatan alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu skala pengukuran disebut valid bila ia melakukan apa yang seharusnya dilakukan dan mengukur apa yang seharusnya diukur. Ada berbagai metode yang digunakan dalam uji validitas seperti Analisis faktor konfirmatori / Confirmatory factor analysis (CFA) boleh digunakan untuk menegaskan bahwa semua indikator mengelompokan sendiri kedalam faktor-faktor yang berkaitan dengan bagaimana peneliti telah menghubungkan indikator-indikator dengan variabel-variabel laten. CFA mempunyai peranan penting dalam SEM. Modelmodel CFA dalam SEM digunakan untuk menilai peranan kesalahan pengukuran dalam model, untuk validasi model multifaktorial, dan untuk menentukan efek-efek kelompok pada faktor-faktor.
4.10. Teknik Analisis Data Menurut Patton dalam Moleong (2002: 103) menjelaskan bahwa analisis data adalah proses mengatur urutan data, mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar. Metode yang dipilih untuk analisis data harus sesuai dengan pola penelitian dan variabel yang akan diteliti. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model kausalitas atau hubungan pengaruh. Untuk menguji hipotesis yang akan diajukan dalam penelitian ini maka teknik analisis yang akan digunakan adalah SEM atau
88
Structural Equation Modelling yang dioperasikan melalui program AMOS 21. Permodelan penelitian melalui SEM memungkinkan seorang peneliti dapat menjawab pertanyaan penelitian yang bersifat dimensional (yaitu mengukur apa indikator dari sebuah konsep) dan regresi (mengukur pengaruh atau derajat hubungan antara faktor yang telah diidentifikasikan dimensinya). Ferdinand (2006) menyatakan beberapa alasan penggunaan program SEM sebagai alat analisis adalah bahwa SEM sesuai digunakan untuk: 1. Mengkonfirmasikan unidimensionalisasi dari berbagai indikator untuk sebuah dimensi / konstruk / konsep / faktor. 2. Menguji kesesuaian / ketetapan sebuah model berdasarkan data empiris yang diteliti. 3. Menguji kesesuaian model sekaligus hubungan kausalitas antar faktor yang dibangun /diamati dalam model penelitian. Penelitian ini menggunakan dua macam teknik analisis yaitu : 1. Analisis Faktor Konfirmatori (Confirmatory Factor Analysis). Analisis faktor konfirmasi pada SEM digunakan untuk mengkonfirmasikan faktorfaktor yang paling dominan dalam satu kelompok variabel. Pada penelitian ini analisis faktor konfirmatori digunakan untuk menguji indikator yang membentuk Kepemimpinan Transformasional dan Transaksional, Budaya Organisasi, dan Kinerja Karyawan. 2. Regression Weight.
Regression weight pada SEM digunakan untuk
meneliti seberapa besar pengaruh hubungan variabel-variabel yang secara teoritis ada. Dalam penelitian ini variabel-variabelnya terdiri dari
89
Kepemimpinan Transformasional, Kepemimpinan Transaksional, Budaya Organisasi, dan Kinerja Karyawan. Maka pada penelitian ini regression weight digunakan untuk menguji hipotesis H1, H2, H3, H4 dan H5.
Menurut Ferdinand (2006), terdapat tujuh langkah yang harus dilakukan apabila menggunakan permodelan SEM. Sebuah permodelan SEM yang lengkap pada dasarnya terdiri dari Measurement Model dan Structural Model. Measurument model atau model pengukuran ditujukan untuk mengkonfirmasi dimensi-dimensi yang dikembangkan pada sebuah faktor. Structural Model adalah model mengenai struktur hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausalitas antara faktor.
Untuk membuat permodelan yang lengkap beberapa langkah
berikut perlu dilakukan : 1. Mengembangkan teori berdasarkan model. Structural Equation Modeling berdasarkan pada hubungan sebab akibat, dimana perubahan yang terjadi pada satu variabel diasumsikan untuk menghasilkan perubahan pada variabel lain. 2. Membentuk sebuah diagram alur dari hubungan kausal. Langkah berikutnya adalah menggambarkan hubungan antara variabel pada sebuah diagram alur yang secara khusus dapat membantu dalam menggambarkan serangkaian hubungan antar konstruk dan model teoritis yang telah dibangun pada tahap pertama. Adapun dalam menyusun bagan alur digambarkan dengan hubungan antara konstruk melalui anak panah. Anak panah yang digambarkan lurus menyatakan hubungan kausal yang langsung antara satu konstruk dengan konstruk lainnya. Sedangkan garis-garis lengkungyang terdapat antar
90
konstruk dengan anak panah pada setiap ujungnya menunjukkkan korelasi antar konstruk. Konstruk-konstruk yang dibangun dalam diagram alur dapat dibedakan dalam dua kelompok konstruk (Augusty Ferdinand, 2060) yaitu: i) Konstruk eksogen, dikenal juga sebagai source variables atau independent variables yang tidak diprediksi oleh variabel yang lain dalam model. Konstruk eksogen adalah konstruk yang dituju oleh garis dengan satu ujung panah. ii) Konstruk endogen, merupakan faktor-faktor yang diprediksi oleh satu atau beberapa konstruk. Konstruk endogen dapat memprediksi satu atau beberapa konstruk endogen lainnya, tetapi konstruk eksogen hanya dapat berhubungan kausal dengan konstruk endogen.
δ1
δ2
δ3
δ4
δ5
X1
X2
X3
X4
X5
Kepemimpinan Transformasional α1 β1 z1
Φ
ε1
Y1
ε2
Y2
ε3
Y3
ε4
Y4
Budaya Organisasi β2 α2
Kepemimpinan Transaksional
X6
X7
X8
δ6
δ7
δ8
Gambar 4.1 Diagram Alur
Y5
ε5
Y6
ε6
Y7
ε7
Y8
ε8
z2
α3
Kinerja Karyawan
Y9
ε9
Y10
ε10
Y11
ε11
Y12
ε12
91
Keterangan: X1
= Idealized Influence (behavioral)
Y4
= Involvement/ Keterlibatan
X2
= Idealized Influence (Atributed)
Y5
= Pemahaman Pekerjaan/
X3
= Motivasi Inspirasional
X4
= Stimulasi Intelektual
Y6
= Kualitas/ Kuantitas Kerja
X5
= Pertimbangan Individual
Y7
= Perencanaan Organisasi
X6
= Imbalan Kontinjensi
Y8
= Inisiatif/ Komitmen
X7
= Motivasi Inspirasional
Y9
= Penyelesaian Masalah
X8
= Stimulasi Intelektual
Y10
= Kerja Tim dan Kerjasama
Y1
= Adaptability/ Adaptabilitas
Y11
= Kemampuan Berhubungan
Y2
= Mission/ Misi
Y3
= Consistency/ Konsistensi
Komptensi
dengan Orang Lain Y12
= Komunikasi
δ1- δ8 = Error Pengukuran Variabel Manifest X1-X8 ε1–ε12 = Error Pengukuran Variabel Manifest Y1-Y12 z1
= Structural Error (kesalahan pengukuran) Budaya Organisasi
z2
= Structural Error (kesalahan pengukuran) Kinerja Karyawan
Φ
= Korelasi antara Kepemimpinan Transformasional dengan Kepemimpinan Transaksional
α, β
= Koefisien regresi antara variabel eksogen dengan variabel endogen
92
3. Mengubah alur diagram kedalam persamaan struktural dan model pengukuran.
Pada langkah ketiga ini persamaan struktural dan model
pengukuran yang spesifik siap dibuat yaitu dengan mengubah diagram alur ke model pengukuran. Persamaan yang dibangun dari diagram alur yang dikonversi terdiri dari: 1) Persamaan Struktural, yang dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas, bahwa setiap konstruk endogen merupakan variabel dependen yang terpisah. Sedangkan variabel independent adalah semua konstruk yang mempunyai garis dengan anak panah yang menghubungkan ke konstruk endogen dengan pedoman sebagai berikut: Variabel Endogen
= Variabel Eksogen + Variabel Endogen + Error
Persamaan Struktural : Budaya Organisasi = β1 Kepemimpinan Transformasional + β 2 Kepemiminan Transaksional + z1 Kinerja Karyawan = α1 Kepemimpinan Transformasional + α2 Kepemimpinan Transaksional + α3 Budaya Organisasi + z2
Keterangan: α1 = Koefisien regresi antara Kepemimpinan Transformasional dengan Kinerja α2 = Koefisien regresi antara Kepemimpinan Transaksional dengan Kinerja α3 = Koefisien regresi antara Budaya Organisasi dengan Kinerja β1 = Hubungan antara Kepemimpinan Transformasional dengan Budaya Organisasi β2 = Hubungan antara Kepemimpinan Transaksional dengan Budaya Organisasi
93
z1 = Structural Error (kesalahan pengukuran) Budaya Organisasi z2 = Structural Error (kesalahan pengukuran) Kinerja Karyawan 2) Persamaan spesifikasi model pengukuran, dimana peneliti menentukan variabel yang mengukur konstruk serta menentukan serangkaian matriks yang menunjukkan kondisi yang dihipotesiskan antar konstruk atau variabel. Tabel 4.2 Model Pengukuran Konsep Endogen:
Konsep Eksogen : X1 = λ1 Kepemimpinan Transformasional + δ 1
Y1 = λ9 Budaya Organisasi + ε1
X2 = λ2 Kepemimpinan Transformasional + δ 2
Y2 = λ10 Budaya Organisasi + ε2
X3 = λ3 Kepemimpinan Transformasional + δ 3
Y3 = λ11 Budaya Organisasi + ε3
X4 = λ4 Kepemimpinan Transformasional + δ 4
Y4 = λ12 Budaya Organisasi + ε4
X5 = λ5 Kepemimpinan Transformasional + δ 5
Y5 = λ13 Kinerja Karyawan + ε5
X6 = λ6 Kepemimpinan Transaksional + δ 6
Y6 = λ14 Kinerja Karyawan + ε6
X7 = λ7 Kepemimpinan Transaksional + δ 7
Y7 = λ15 Kinerja Karyawan + ε7
X8 = λ8 Kepemimpinan Transaksional + δ 8
Y8 = λ16 Kinerja Karyawan + ε8 Y9 = λ17 Kinerja Karyawan + ε9 Y10 = λ18 Kinerja Karyawan + ε10 Y11 = λ19 Kinerja Karyawan + ε11 Y12 = λ20 Kinerja Karyawan + ε12
Keterangan: X1-X8
= Variabel laten Eksogen
Y1-Y12
= Variabel laten Endogen
λ1- λ20
= Nilai yang menghubungkan variabel laten dengan pengukurannya
δ1- δn
= Error Pengukuran Variabel Manifest X
ε1- εn
= Error Pengukuran Variabel Manifest Y
94
4. Memilih matriks input dan estimasi model. Hair et.al (1998). Menyarankan agar mengunakan matriks varians / kovarians pada saat pengujian teori sebab matriks varians / kovarians lebih memenuhi asumsi metodologi dimana standard error yang dilaporkan menunjukkan angka yang lebih akurat dibandingkan dengan matriks korelasi (dimana dalam matriks korelasi rentang yang umum berlaku antara 0 s/d 1). Ukuran sampel yang sesuai adalah antara 100-200 karena ukuran sampel akan menghasilkan dasar estimasi kesalahan sampling. Program komputer yang digunakan untuk mengestimasi model adalah program AMOS dengan menggunakan teknik maximum likelihood estimation. 5. Menganalisis kemungkinan munculnya masalah identifikasi. Masalah identifkasi adalah ketidakmampuan model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang baik. Bila estimasi tidak dapat dilakukan maka software AMOS (Versi 21) akan memunculkan pesan pada monitor komputer tentang kemungkinan penyebabnya. Salah satu cara untuk mengatasi identifikasi adalah dengan memperbanyak constrain pada model yang dianalisis dan berarti sejumlah estimated coeffisient dieliminasi. 6. Mengevaluasi kriteria Goodness of-fit. Pada langkah ini dilakukan evaluasi terhadap kesesuaian model melalui telaah terhadap berbagai kriteria Goodness-of-fit, urutannya adalah: 1) Asumsi-asumsi SEM. Tindakan pertama adalah mengevaluasi apakah data-data yang digunakan dapat memenuhi asumsi-asumsi SEM, yaitu :
95
i) Ukuran sampel. Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan ini adalah minimum berjumlah 100 dan selanjutnya menggunakan perbandingan 5 observasi untuk setiap estimated parameter. Karena itu bila kita mengembangkan model dengan 20 parameter, maka minimum sampel yang harus digunakan adalah sebanyak 100 sampel. ii) Normalitas dan Linearitas. Distribusi normal indikator – indikator multivariat (Multivariate normal distribution of the indicators): Masing-masing indikator mempunyai nilai yang berdistribusi normal terhadap masing-masing indikator lainnya. Karena permulaan yang kecil normalitas multivariat dapat menuntun kearah perbedaan yang besar dalam pengujian chi-square, dengan demikian
akan
pelanggaran asumsi
melemahkan ini
kegunaannya.
menaikkan
Secara
chi-square
umum, sekalipun
demikian didalam kondisi tertentu akan menurunkannya. Selanjutnya penggunaan pengukuran ordinal atau nominal akan menyebabkan adanya pelanggaran normalitas multivariat. Perlu diperhatikan bahwa normalitas multivariat diperlukan untuk estimasi kemiripan maksimum / maximum likelihood estimation (MLE), yang merupakan metode dominan dalam SEM yang akan digunakan untuk membuat estimasi struktur koefesien koefesien (jalur). Khususnya, MLE membutuhkan variabel-variabel endogenous yang berdistribusi normal.
96
Distribusi
normal
multivariat
variabel-variabel
tergantung
laten ( Multivariate normal distribution of the latent dependent variables). Masing-masing
variabel
tergantung
laten
dalam
model
harus
didistribusikan secara normal untuk masing-masing nilai dari masingmasing variabel laten lainnya. Variabel-variabel laten dichotomi akan melanggar asumsi ini karena alasan-alasan tersebut. Lineritas (Linearity). SEM mempunyai asumsi adanya hubungan linear antara variabel-variabel indikator dan variabel-variabel laten, serta antara variabel-variabel laten sendiri. Sekalipun demikian, sebagaimana halnya dengan regresi, peneliti dimungkinkan untuk menambah transformasi eksponensial, logaritma, atau non-linear lainnya dari suatu variabel asli ke dalam model yang dimaksud. iii) Outliers. Outliners adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariat maupun multivariat yaitu yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi lainnya. Selain itu, dapat diadakan perlakuan khusus pada outliers ini asal diketahui bagaimana munculnya outliers itu. Outliers pada dasarnya dapat muncul dalam empat kategori yaitu :
Outliers muncul karena kesalahan prosedur seperti kesalahan dalam memasukkan data atau kesalahan dalam mengkoding data. Misalnya nilai 7 diketik 70 sehingga jauh berbeda dengan nilai-nilai lainnya dalam sebuah rentang jawaban responden antara 1 - 10. Bila hal
97
semacam ini lolos dalam pengetikan data untuk pengolahan melalui komputer, maka angka 70 dapat menjadi sebuah nilai ekstrim;
Outliers dapat saja muncul karena keadaan yang benar-benar khusus yang memungkinkan profit datanya lain daripada yang lain, tetapi peneliti mempunyai penjelasan mengenai apa penyebab munculnya nilai ekstrim itu.
Outliers dapat muncul karena adanya sesuatu alasan tetapi peneliti tidak dapat mengetahui apa penyebabnya atau tidak ada penjelasan mengenai sebab-sebab munculnya nilai ekstrim itu;
Outliers dapat muncul dalam range nilai yang ada, tetapi bila dikombinasi dengan variabel lainnya, kombinasinya menjadi tidak lazim atau sangat ekstrim. Inilah yang disebut dengan multivariate outliers.
iv) Multikolinearitas dan singularitas. Multikolinearitas dapat dideteksi dari determinan matriks kovarians. Nilai determinan matriks kovarians yang sangat kecil (extremely small) memberi indikasi adanya problem multikolinearitas atau singularitas. Pada umumnya program-program komputer SEM telah menyediakan fasilitas "warning" setiap kali terdapat indikasi multikolinearitas atau singularitas. Bila muncul pesan itu, telitilah ulang data yang digunakan untuk mengetahui apakah terdapat kombinasi linear dari variabel yang dianalisis. Perlakukan data (data treatment) yang dapat diambil adalah keluarkan variabel yang menyebabkan singularitas itu. Bila singularitas dan
98
multikolinearitas ditemukan dalam data yang dikeluarkan itu, salah satu treatment yang dapat diambil adalah dengan menciptakan "composite variables", lalu gunakan composite variables itu dalam analisis selanjutnya. Setelah asumsi-asumsi SEM dilihat, hal berikutnya adalah menentukan kriteria yang akan digunakan untuk mengevaluasi model dan pengaruh-pengaruh yang ditampilkan dalam model. Hair, dkk. (Ferdinand, 2002) mengemukakan bahwa dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model. Umumnya terhadap berbagai jenis fit index yang digunakan untuk mengukur derajat kesesuaian antara model yang dihipotesiskan dengan data yang disajikan. Peneliti diharapkan melakukan pengujian dengan menggunakan beberapa fit index untuk mengukur "kebenaran" model yang diajukannya. Beberapa indeks kesesuaian dan cut-off value-nya yang digunakan dalam menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak seperti diuraikan berikut ini. 2) Uji Kesesuaian dan Uji Statistik. Beberapa indeks kesesuaian dan cut off
untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak
adalah: i) Chi-Square Statistic.
Pengukuran yang paling mendasar adalah
likehood ratio chisquare statistic. Model yang diuji akan dipandang apabila nilai chi-squarenya rendah karena chi-square yang rendah / kecil dan tidak signifikan yang diharapkan agar hipotesis nol sulit
99
ditolak dan dasar penerimaan adalah probabilitas dengan cut -off value sebesar p > 0,05 atau p > 0,10 (Augusty Ferdinand, 2006). ii) Probability. Nilai probability yang dapat diterima adalah p > 0,05 iii) Goodness-of-fit Index (GFI). Indeks ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarian sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarian populasi yang terestimasikan. GFI adalah sebuah ukuran non statistikal yang mempunyai rentang nilai antara 0 (poor fit) sampai dengan 1,0 (perfect fit). Nilai yang tinggi dalam indeks menunjukkan sebuah “better fit”. iv) Adjusted Goodeness-of-fit Index (AGFI). Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah apabila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90 (Hair et,al, 1995). Nilai sebesar 0,95 dapat di-interpretasikan sebagai tingkatan yang baik - good overal model fit sedangkan besaran nilai antara 0,9-0,95 menunjukkan tingkatan cukup adequates fit. v) Comparative Fit Index (CFI). Besaran indeks in adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1, mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi –a very good fit (Arbuckle, 1997). Nilai yang direkomendasikan adalah CFI > 0,95. vi) Tucker Lewis Index (TLI). TLI adalah sebuah alternatif increamental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah penerimaan > 0,95 (Hair,
100
1995) dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a very good fit (Arbuckle, 1997). vii) The Minimum Sample Discrepancy Function (CMIN).
Dibagi
dengan Degree of Freedom (DF). CMIN / DF adalah salah satu indikator untuk mengukur tingkat fitnya sebuah model. Dalam hal ini CMIN/DF tidak lain adalah Chi-Square relatif (= X2 Relatif). Nilai X2 Relatif < 2. viii)
The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA).
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-square statistic dalam sampel yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodeness-of-fit yang dapat diharapakan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model itu berdasarkan degrees of freedom (Browne dalam Augusty Ferdinand, 2006). Berikut tabel 4.3 adalah ringkasan beberapa fit index yang diuraikan diatas : Tabel 4.3 Goodness-of-fit Index Goodness – of – fit index 1. X² - Chi Square 2. Significant probability 3. GFI 4. AGFI 5. CFI 6. TLI 7. CMIN / DF 8. RMSEA
Nilai Batas < Chi Square tabel > 0.05 > 0.90 > 0.90 > 0.95 > 0.95 < 2.0 < 0.08
Sumber : Augusty Ferdinand (2006)
101
7. Interpretasi dan Modifikasi Model Pada tahap selanjutnya model diinterpretasikan dan dimodifikasi. Bagi model yang tidak memenuhi syarat pengujian yang dilakukan. Setelah model diestimasi, residual kovarians-nya haruslah kecil atau mendekati nol dan distribusi frekuensi dari kovarians residual harus bersifat simetrik. Batas keamanan jumlah residual yang dihasilkan oleh model adalah 5%. Nilai residual values yang lebih besar atau sama dengan 2,58 diinterpretasikan sebagai signifikan secara statis pada tingkat 1% dan residual yang signifikan ini menunjukkan adanya prediction error yang substansial untuk sepasang indikator.
